본 연구에서는 밭가뭄을 선제적으로 대응하기 위한 자료를 구축하고자 충청도 지역 대표 밭작물의 시공간적 부족수량을 파악하였다. 고추 등 5개 대표 밭작물과 충청도의 5개 지역을 선정하였고, 작물별 필요수량과 지역별 공급량을 고려하여 부족수량을 산정하였다. 한국농어촌공사의 HOMWRS (Hydrological Operation Model for Water Resource System) 모형을 이용한 작물의 필요수량과 공공관정과 민간관정의 채수량, 상수도 공급량을 조사하여 지역별 용수공급량을 평가하였다. 2014년부터 2018년까지 5년간의 월별 평균 필요수량과 공급량의 차이에 따른 부족수량 을 기준으로 가뭄수준과 시기를 분석하였다. 공공관정, 민간관정, 상수도 공급량 순으로 필요수량과 차이를 산정한 결과 예산(사과)의 6월 부족수량이 가장 높았고, 괴산(콩)의 8월이 두번째로 나타났다. 그 외 지역에서는 관정과 상수도 공급량을 모두 고려할 경우 대체적으로 안정적인 공급이 가능하였으나, 청양(고추)에서 2018년 7월과 8월에 공급량이 부족한 것으로 나타났다. 시공간적 가뭄수준 분석 결과는 공간적 우선순위 결정과 시기별 공급량 확보를 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

배추 재배시기에 따른 품질특성을 비교하기 위해 월별 배추의 생육특성과 이화학특성, 미생물 특성을 분석하고 군집분석을 수행하였다. 군집특성은 5-6월(I), 7월과 10월 (II), 8-9월(III), 11-12월과 1월(IV), 2-4월(V) 총 5그룹으로 분류되는데 이는 배추 작형과도 대부분 일치되었다. 주성분 분석을 통한 그룹별 특성의 경우 I 그룹은 미생물 수, II와 III 그룹은 수분함량, IV, V 그룹은 구중과 유리당 함량이 높은 것으로 분석되었다. 배추 품질특성에서 높은 상관관계를 보이는 항목은 구중과 결구율, 고형분 함량과 유리당 함량이었고, 고형분 함량과 유리당 함량을 회귀식으로 나타내면 Y(유리당) = 0.8195X(고형분 함량) - 1.2451로 나타낼 수 있는데 이를 활용해 배추의 고형분 함량으로 유리당 함량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 통한 월별 배추의 품질특성은 해당 시기에 김치를 제조할 때 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

2008년 4월부터 2009년 3월까지 1년간 우리나라 서남해안 함평만의 도리포에서는 조간대의 해조류 식물 군집과 가입리에서는 식용 해조류 가시파래의 월별 변동성을 매월 조사하였다. 조사된 해조류는 총 22종이었으며, 녹조류 5종, 갈조류 4종 그리고 홍조류 13종이었다. 함평만 도리포 암반 조간대에서 연간 우점하는 해조류는 구멍갈파래였고, 준 우점종은 잎파래와 애기가시덤불이었다. 조간대 상부에서 하부에 이르는 수직분포는 잎파래 - 애기가시덤불 - 구멍갈파래 - 지충이었다. 가시파래의 생물량은 6월에 최대를 보였고 11월에 최소를 보였으며, 2.4∼98.2 g dry wt. m-2 범위를 나타냈다. 가시파래의 생물량은 수온과 연관이 있어 보이지만 영양염류 및 빛의 강도 같은 기타 환경요인과의 관계는 추후 지속적인 연구가 요구된다.

Annual and monthly pollock catches, CPUE and fishing grounds in the high seas of Bering Sea between 1984 and 1992 were analyzed for centroid distribution and bivariate ellipses of trawlers of South Korea, Japan, Poland and China. The catch amount differed by country as 56.1%, 21.7%, 20.4% and 1.8% were caught by Japan, Korea, Poland and China respectively. Japan recorded the highest mean CPUE at 5.7 ton/hour while it was 4.3 ton/hour for Poland, 3.9 ton/hour for Korea and 2.4 ton/hour for China. Cumulative catch varied by month, with the minimum of 137,000 ton in March and the maximum of 848,000 ton in December. Monthly mean of CPUE was the lowest in February (2.0 ton/hour) and the highest in November (6.3 ton/hour). The centroid distribution of monthly fishing ground was located at a southern spot (56° 05'N, 178° 55'E) in January, and it moved anti-clockwise toward 56° 37'N, 178° 24'E in December. Fishing grounds were scattered more by the east-west direction than by the south-north direction. The fishing grounds were similar for Korean, Japanese and Polish trawlers, but Chinese trawlers that fished only from July to December showed distinctively different fishing grounds from the others.

흰줄숲모기는 뎅기열과 치쿤군야 바이러스를 매개하며, 최근에는 지카바이러스를 매하는 것으로 알려지면서 많은 관심을 불러일으키고 있다. 흰줄숲모기의 월별 발생밀도, 흡혈원 그리고 뎅기바이러스 감염여부를 확인하기 위해 인구밀도가 높은 서울 도심 공원을 조사지역으로 선정하였다. 모기의 채집은 BG sentinel 트랩과 backpack aspirator룰 이용하여 5월부터 10까지 월 2회 실시하였다. 채집 모기 중 흰줄숲모기는 전수 흡혈원 조사와 뎅기바이러스 감염 검사를 실시하였으며, 나머지 모기종에서는 흡혈모기만을 대상으로 흡혈원을 확인하였다. 채집결과 총 7속 12종 54,685마리의 모기가 채집되었으며, 흰줄숲모기의 월별 분포는 6월부터 증가하기 시작하여 8-9월에 최고의 피크를 이룬 후 10월부터 급속히 감소하는 경향을 보였다. 흰줄숲모기의 흡혈원으로 71%가 포유류로 나타났으며, 그 뒤를 이어 조류 26%, 양서류 2%, 어류 1%로 확인되었다. 뎅기바이러스 감염확인 결과에서는 1,995마리(79 pool)에서 모두 음성으로 나타났다.

Monthly variations of cirriped larvae near Oryuk islets off Busan were investigated at four stations from January 2012 to January 2013. Zooplankton was vertically collected, using NORPAC net (mouth 45 cm, mesh 200 μm), from the surface to 1 m above the bottom. 12 species belong to five genera of 4 families were identified including one unidentified species. Cirriped larvae occupied small portion of total zooplankton, ranging 0.02 to 4.1% of total zooplankton densities. The densities varied monthly from 1 inds.m-3 to 715.1 inds.m-3, which was highest in September and lowest in February. Chthamalus challengeri, Balanus glanula, B. improbisus, B. nubilus and Octomeris sulcata were dominant species and accounted for 70.1% of total cirriped larvae. Larval densities of cirripeds between stations were not significantly different (F=0.237, p=0.870). The larval communities were grouped into two groups by cluster analysis. We discussed the distribution patterns of cirriped larvae in relation to oceanographic characteristics in the study area.

2009년부터 2013년까지 경기지역 농산물도매시장으로 유입된 채소류에 대해 농약 잔류량을 조사한 결과 허용기 준초과 빈도가 높은 5개 품목은 엽채류 중 쑥갓 48건5.8%), 근대 28건(5.1%), 시금치 28건(3.4%), 깻잎 25건3.4%), 참나물 24건(3.7%) 순으로 나타났다. 쑥갓과 근대는 6~9월에 높게 나타났고 시금치는 10~11월과 12~1월에높게 나타났다. 깻잎은 7~8월 사이와 1월에 높게 나타났으며 참나물은 8~9월에 허용기준초과율이 높게 나타났다. 월별 단가와 잔류농약 검출률 간의 상간관계를 분석하고자 Pearson``s correlation을 수행한 결과 참나물, 시금치, 깻잎의 경우 양의 관계(Pearson r = 0.337, 0.316, 0.297)를 나타내어 통계학적으로 유의적 차이를 나타내었다. 품목별월별 단가와 잔류농약 허용기준초과률율 간의 상호관계를 분석하고자 Pearson``s correlation을 수행한 결과 참나물, 쑥갓은 양의 관계(Pearson r = 0.259, 0.256)를 나타내어 통계 학적으로 유의적 차이를 보였다(p < 0.05). 5종의 엽채류중 참나물, 시금치, 깻잎, 쑥갓에서 월별 단가와 잔류농약 검출률 또는 허용기준초과율 중 한 가지 이상에서 상관관계를 나타내었다. 향후 월별 단가와 농약 잔류에 대한 전국단위의 연구조사가 필요할 것으로 판단되며 잔류농약 허용기준초과 빈도를 저감화하기 위해서는 각각 농산물에 대한 농약 안전사용기준 준수와 수확 전 농약 사용 금지기간을 준수하여야 할 것으로 판단되었다.

도암만은 전남 장흥군, 강진군, 해남군, 완도군 등 4개 군으로 둘러싸인 전형적인 하구형 만으로, 남북방 향 길이 약 19km, 최대너비 약 7km의 네 방향으로 갈라진 십자형의 형태로, 만내에는 크고 작은 8개의 유 인도 및 무인도가 있으며, 남부에는 완도, 고금도 등이 위치하여 이들 사이의 수로를 통해 해수가 제한적으 로 유출입하는 반폐쇄성 만으로 파랑에 의한 영향이 적다. 만내로 전란남도의 3대강 중의 하나인 탐진강 하천수와 강진천, 칠량천, 대구천의 하천수가 유역으로 유입되면서 담수와 해수의 교환이 이루어지고 담수 유입량에 의해 조류가 영향을 받고 있다. 효율적인 내만의 수질관리를 위해서는 우선 부하발생원에 따른 오염배출량이 어느 정도 인지 확인하고 해역의 환경용량과 환경기준을 만족하기 위해서 부하삭감량을 산정하는 사전대책이 요구된다. 연안해역의 수질에 영향을 끼치는 부하발생원은 크게 점오염원과 비점오염원으로 구분되는데, 비점오염원은 강우시 도 시지역이나 농경지 및 산림지역의 유출수로 파악될 수 있지만, 유입지점을 명확하게 찾기 어렵고, 일간 계 절간 배출량 변화가 크며 예측과 정량화가 어려워서 관리가 힘든 특징이 있다. 이에 반해 점오염원은 가정 하수, 공장폐수 등으로 구성되며 일정한 지점에서 일정량이 지속적으로 발생하여서 배출구와 배출단위가 파 악가능하기 때문에 수질관리를 위한 부하삭감량 산정의 주 대상이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해역으로 유입하는 외부부하량을 실측하고 분석하여 득량만의 효과적인 연안해역 의 수질관리의 기초자료로 활용하고자 한다. 하천 부하량 조사는 도암만 유역에 포함되는 하천 24개 지점을 대상으로 하였으며, 조사 시기는 3월부터 12월까지 매월 1회 실시 하였고, 각각의 유입하천은 직독식 전자 유속계(ACM-200PC) 및 부표를 이용하여 유속을 측정한 다음, 단면적을 계산하여 각 유입원의 유량을 산정 하였다. 각 시점에서 채수한 하천수의 pH, 수온, 염분, 전기전도도, 화학적 산소요구량(CODMn) ), 총질소(T-N), 총인(T-P), 용존산소(DO), 부유물 질(SS), 용존무기질소(DIN), 용존무기인(DIP) 등을 분석하였고, 환경부 수질오염공정시험방법(환경부, 2008), 해양환경공정시험기준(국토해양부, 2008), 준하여 분석하여 유량과 곱해서 그 부하량을 산정하였다. 하천 유량의 월별 총합은 821590∼5971583 m3/day 이고, 부유물질(SS)과 화학적 산소요구량(COD), 용존 무기질소(DIN), 용존 무기인(DIP), 총질소(TN), 총인(TP), 월별 부하량은 각각 6070.3∼47781.3(평균 20999.4)kg/day, 3570.5∼21471.5(평균 9455.2)kg/day, 843∼5042.4(평균 2015.1)kg/day, 14.2∼163.7(평균 66.7)kg/day, 1249.2∼10166.9(평균 4151.3)kg/day, 47.3∼390.8(평균 165.9)kg/day 이다.

가막만은 한국 남해안의 중앙부에 위치하고 있고, 돌산도와 고돌산반도로 둘러 쌓여 있으며, 북동쪽 수로와 남쪽 수로를 통하여 외해와 연결되어 있다. 평균수심은 9m 내외이며, 남쪽 수로 부근의 수심은 20m 정도되어 가막만에서 수심이 가장 깊다. 가막만의 중앙부에는 동서방향으로 구릉이 발달되어 있어서 수심이 5m 이내이며, 이 구릉으로 인하여 가막만의 해수순환이 상당부분 남북으로 나뉘어진다. 북서내만역은 수심이 8m 전후로 지형이 오목한 분지형을 하고 있다. 효율적인 내만의 수질관리를 위해서는 우선 부하발생원에 따른 오염배출량이 어느 정도 인지 확인하고 해역의 환경용량과 환경기준을 만족하기 위해서 부하삭감량을 산정하는 사전대책이 요구된다. 연안해역의 수질에 영향을 끼치는 부하발생원은 크게 점오염원과 비점오염원으로 구분되는데, 비점오염원은 강우시 도시지역이나 농경지 및 산림지역의 유출수로 파악될 수 있지만, 유입지점을 명확하게 찾기 어렵고, 일간 계절간 배출량 변화가 크며 예측과 정량화가 어려워서 관리가 힘든 특징이 있다. 이에 반해 점오염원은 가정하수, 공장폐수로 구성되며 일정한 지점에서 일정량이 지속적으로 발생하여서 배출구와 배출단위가 파악가능하기 때문에 수질관리를 위한 부하삭감량 산정의 주 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 해역으로 유입하는 외부부하량을 실측하고 분석하여 가막만의 효과적인 수질관리의 기본자료로 활용하고자 한다. 하천 부하량 조사는 하수종말처리장을 포함하여 가막만 유역에 포함되는 하천 22개 지점을 대상으로 하였으며, 조사 시기는 3월부터 12월까지 매월 1회 실시 하였고, 조사항목은 하천 유량, 수온, 염분, pH, 부유물질(SS), 용존산소(DO), 화학적 산소요구량(CODMn) 및 입자성 유기탄소(POC), 용존성 유기탄소 (DOC)와 암모니아성 질소(NH4 +-N), 아질산성 질소(NO2 --N), 질산성 질소(NO3 --N), 인산염 인(PO4 3--P), 총질소(T-N), 총인(T-P)에 대한 조사를 실시하였다. 각 항목별 분석은 수질오염공정시험방법(환경부, 2008)에 준하여 분석하였다. 하천 유량의 월별 총합은 87220.8∼191685.7 m³/day 이고, 부유물질(SS)과 화학적 산소요구량(COD), 용 존무기질소(DIN), 용존무기인(DIP), 총질소(TN), 총인(TP), 총유기탄소(TOC)의 월별 부하량은 각각 1219.2∼3406.8(평균 1941.9) kg/day, 697.8∼1117.83(평균 857.36.0) kg/day, 569.2∼1241.7(평균 792.9) kg/day, 33.1∼84.4(평균 58.3) kg/day, 839.8∼1779.9(평균 1112.1) kg/day, 60.1∼108.1(평균 89.4) kg/day, 222.2∼414.8(평균 284.9) kg/day 이다. 계절별로는 강우량이 많았던 5월과 7월에 높은 부하량을 보였고, 지점별로는 하수처리장에서 가장 많은 부하량을 보였고, 선소 주변 하수구 3지역과 연등천에서 또한 많은 부하량을 보였다. 가막만 북서내만역 은 주변 하수구에서 높은 부하량을 보이는 것으로 보아 하천의 오염원이 가막만에 직접적으로 영향을 미 치는 것으로 판단된다.

서울시 가락농수산물시장에서 수거한 총 2,066건의 해산물(어류 573건, 패류 721건, 갑각류 208건 그리고 연체류 564건)을 대상으로 대장균을 분리 동정한 결과 10.3%(212/2,066)의 검출율을 보였다. 분리된 212주의 대장균의 월별 분포를 살펴보면, 1월 4.0%, 2월 1.0%, 3월 0.7%, 4월 9.5%, 5월 4.4%, 6월 9.4%, 7월 30.5%, 8월 42.1%, 9월 21.2%, 10월 6.6%, 11월 0.7% 그리고 12월 4.6%의 검출율을 보여, 6-9월 등 하절기에 많은 대장균이 분포됨을 알 수 있었고, 검체별 분포를 살펴보면, 어류가 7.0%(40/573), 패류 12.8%(92/721), 갑각류 8.7%(18/208) 그리고 연체류 11.0%(62/564)의 검출율을 보여, 패류, 연체류가 어류, 갑각류에 비해 대장균 분리율이 비교적 높게 나타났다. 또한, 지역별 분포를 살펴보면, 강원 21.3%의 검출율을 보였고, 인천 15.6%,경남 12.1%, 전남 11.5%, 전북 22.2%, 충남 11.6%, 제주 6.7% 그리고 우리나라 이외의 지역에서 9.0%의 검출율을 보였다. 212주를 대상으로 혈청형 동정을 실시한 결과, O6은 소라, 키조개, 그리고 건해삼에서 각각 1건씩, O25는 문어, 멍게에서 각각 1건씩, O29는 소라, 키조개에서 각각 1건씩, 그리고 O8, O25, O26, O27, O55, O78, O126, O158, O168은 문어, 갈치, 미더덕, 바지락, 낙지, 쭈꾸미, 소라, 오징어 알에서 각각 1건씩, O167도 소라에서 1건 확인되어 총 16주 (7.5% = 16/212)의 O 혈청형이 동정되어 어패류 등 해산물에 대장균이 분포되어 있음을 알 수 있었다.

The field survey was conducted weekly from April to October in 2004 and 2005 on the sites along the 5.16 road. Sampling sites were made every 100 m height starting from 250 m altitude of both sides of Mt. Halla along 5.16 Road, which crosses the mountain

풍향 풍속 분포는 해파의 형성 및 발달과 밀접히 관련되어 있어 선박의 안전 운항에 있어서 매우 중요하다. 이 연구에서는 11년간(1985-1995년)의 ECMWF(유럽중기예보센터) 객관해석 자료를 이용하여 항행구역상 근해구역에서의 기후학적인 바람분포 특성을 월별로 조사, 분석하였다. 한후기인 10월에서 3월까지의 풍향분포는 거의 비슷하며, 1월은 풍속이 가장 강하다 북위 30도 이북의 북서 내지 서북서풍과 대만해협 및 남중국해의 북동풍은 지속적이고 매우 강한 특성을 보인다. 6-8월의 풍향분포는 거의 유사하며 남중국해에서의 남서 내지 남남서풍은 강하고, 남반구에서는 강한 남동무역풍이 존재한다 4월, 5월 및 9월은 전반적으로 약한 풍속분포를 보인다

Hehage production, botanical composition and soil chemical characteristics were investigated Ween new pastures and old pastures during grazing seasons from May 1993 to October 1994, to find out the condition of pastures grazed by horses on Chdu. Dry matte

The present study analyzes the characteristics of 43 typhoons that affected the Korean Peninsula between 2002 and 2015. The analysis was based on 3-second gust measurements, which is the maximum wind speed relevant for typhoon disaster prevention, using a typhoon disaster prevention model. And the distribution and characteristics of the 3-second gusts of four typhoons, RUSA, MAEMI, KOMPASU, and BOLAVEN that caused great damage, were also analyzed. The analysis show that between May and October during which typhoons affected the Korean Peninsula, the month with the highest frequency was August(13 times), followed by July and September with 12 occurrences each. Furthermore, the 3-second gust was strongest at 21.2 m/s in September, followed by 19.6 m/s in August. These results show that the Korean Peninsula was most frequently affected by typhoons in August and September, and the 3-second gusts were also the strongest during these two months. Typhoons MAEMI and KOMPASU showed distribution of strong 3-second gusts in the right area of the typhoon path, whereas typhoons RUSA and BOLAVEN showed strong 3-second gusts over the entire Korean Peninsula. Moreover, 3-second gusts amount of the ratio of 0.7 % in case of RUSA, 0.8 % at MAEMI, 3.3 % at KOMPASU, and 21.8 % at BOLAVEN showed as "very strong", based on the typhoon intensity classification criteria of the Korea Meteorological Administration. Based on the results of this study, a database was built with the frequencies of the monthly typhoons and 3-second gust data for all typhoons that affected the Korean Peninsula, which could be used as the basic data for developing a typhoon disaster prevention system.

This study was aimed to analyse spatial patterns of the monthly amounts of damage by heavy snowfall in Korea using damage data of disaster yearbook at all cities and guns(country level) in Korea during 1980-2014. Most damages by heavy snowfall happened in January, followed by March, December, February, and November. The spatial distribution of snowfall disaster areas by themselves represented a strong spatial positive autocorrelation. The local spatial autocorrelation is drawn by the LISA cluster map. The distribution of snow disaster area is not independent of a spatial context within geographic limits, forming a spatial cluster. We examined the synoptic scale situation in monthly extreme events of damage by heavy snowfall based on composite analysis. The result shows the snowfall disaster is characterized by low pressure in January. The snowfall disaster in February is characterized by easterly wind. The snowfall disaster in March is mainly due to low pressure. Westerly wind with west-high and east-low pressure system pattern is predominant in December.

This paper generated time-series temperature maps and analyzed the characteristics of temperature distributions from monthly average temperature observations between 2010 and 2011 in Jirisan areas using topographic data and geostatistics. From variogram modeling, all months except May to August showed that the spatial variability of temperature was the greatest along the direction perpendicular to coasts. Monthly temperature has negative correlations with elevation and distances from coasts and especially the correlation between temperature and distances from coasts was very weak in summer like the variogram modeling result. For temperature distribution mapping, kriging with a trend and ordinary kriging were separately applied as a univariate kriging algorithm by considering the spatial variability structures of temperature. Simple kriging with varying local means was applied as a multivariate kriging algorithm for integrating topographic data sets. From the cross validation results, the use of topographic data in spatial prediction of temperature showed the improved predictive performance, compared with univariate kriging. This improvement in predictive performance was dependent mainly on mean and variation values of monthly temperature and the spatial auto-correlation strength of residuals, as well as the correlation between topographic data and temperature. Based on these analysis results, spatial variability analysis using variogram is effectively used to account for spatial characteristics of monthly temperature and the correlation with topographic data. Topographic data can also be a useful information source for reliable temperature mapping.

본 논문에서는 월별 해양사고건수를 이용하여 국내 해역의 해양사고에 관한 통계적인 기초분석을 수행하였다. 이를 위해서 해역간 해양사고건수의 차이여부, 연간 해양사고건수의 차이여부, 그리고 월간 해양사고건수의 차이여부 등을 국내 해역별 및 어선과 비어선으로 나누어 일원분산분석을 통해 확인하였다. 그리고 추가적으로 사후분석을 수행하여 분석그룹에 대한 평균차이의 검정을 하였다 결론적으로 해역간 사고건수에는 서해, 남해, 그리고 동해순으로 많았고 서로 유의한 차이가 있었다. 연간 사고건수의 차이에서는 어선의 경우 남해와 동해에서, 비어선의 경우 남해에서 유의한 차이가 나타났다. 또한 월간 해양사고건수에 대한 차이에서는 어선에 대해서만 서해와 동해에서 서로 유의한 차이를 보였다.